近年来,中国人工智能市场保持平稳增长。IDC 曾在报告中指出,我国的智能算力预计在2025年达到922 E FLOPS,这个量级究竟是怎样的概念?据不完全统计,中国在建成在建或在建成的智算中心有30个以上,而且有一些还在扩建。这意味着,大量的数据中心需要依照“智算算力”的需求改变服务器部署的布局,由此也会带来智算服务集群对网络带宽、距离、延迟的更严苛要求。那么“智算中心”的网络基础设施建设需要注意什么?欢迎在本期【网事数说】中学会避坑并找到答案。
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在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
微软正式确认配置管理器将转为年度发布模式,并将Intune作为主要创新重点。该变化将于2026年秋季生效,在此之前还有几个版本发布。微软表示此举是为了与Windows客户端安全和稳定性节奏保持一致,优先确保安全可靠的用户体验。配置管理器将专注于安全性、稳定性和长期支持,而所有新功能创新都将在云端的Intune中进行。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。